本发明涉及电子信息，尤其涉及话筒拾音器拾音距离智能校准方法、装置、设备及介质。
背景技术：
1、随着无线麦克风在教学、企业会议等场合的广泛应用，拾音质量直接影响到听众的体验。目前市面上的无线麦克风由于灵敏度较低，且由于麦克风与声源之间距离不定，导致拾音效果差异显著。现有技术主要通过简单的信噪比计算和静态距离测量来确定拾音距离。这种方法易受环境噪声和使用者位置变化的影响，导致拾音不稳定，进而影响音质和沟通效率。
2、现有技术(中国发明专利，公开号：cn114679647b，名称：无线麦拾音距离的确定方法、装置、设备及可读存储介质)主要采用图像识别和信噪比计算的方法，通过无线麦克风的视频或图像数据来估算麦克风与使用者嘴唇的距离。这种技术在噪声处理和距离估算上存在显著不足。首先，图像识别技术依赖于清晰的图像质量和稳定的光照条件，而环境光线的变化可能导致识别错误。其次，信噪比计算仅提供静态的距离评估，无法动态适应使用者移动或环境变化。此外，现有技术缺乏对实时环境变化的响应能力，导致拾音效果不佳。
技术实现思路
1、针对上述现有技术存在的诸多问题，本发明提供话筒拾音器拾音距离智能校准方法、装置、设备及介质，本发明通过多传感器融合和智能算法优化，实现了对麦克风拾音距离的动态智能校准。首先，利用红外、声学和压力传感器获取多维度的环境和使用者数据，经过去噪和标准化处理后，利用混合建模算法构建动态声学模型。然后，通过自适应结构优化算法实时调整麦克风配置，使其在各种环境条件下均能达到最佳拾音效果。最终，结合多模式优化算法，提升了系统的鲁棒性和适应性，确保拾音质量的稳定和高效。
2、话筒拾音器拾音距离智能校准方法，包括以下步骤：
3、利用红外传感器、阵列麦克风和压力传感器进行数据采集，包括初始距离数据、声源方向数据和持握状态数据，对采集的数据进行去噪和标准化处理，得到综合特征数据；
4、使用基于物理和统计方法结合的混合建模算法，以综合特征数据为基础，构建动态声学模型，生成动态声场数据；通过自适应结构优化算法分析动态声场数据，选择并执行校准策略以生成实时校准数据；
5、基于实时校准数据和动态声场数据，依据特定的优化条件，应用结合遗传算法、模拟退火和深度强化学习的非线性优化算法进行多模式优化，生成最终优化参数数据；利用混合逻辑回归和模糊推理系统对最终优化参数数据进行分析，生成综合校准决策数据，以调整麦克风配置，实现最终拾音距离校准。
6、优选的，所述数据采集步骤包括以下步骤：
7、通过红外传感器获取初始距离数据，初始距离数据用于检测使用者与麦克风之间的空间距离；
8、通过阵列麦克风获取声源方向数据，声源方向数据用于识别声音的来源方向及声场分布；
9、通过压力传感器获取持握状态数据，持握状态数据用于监测麦克风的持握力度和角度，以校正持握偏差对拾音的影响。
10、优选的，所述综合特征数据的生成包括以下步骤：
11、对初始距离数据、声源方向数据和持握状态数据应用噪声去除算法，以去除环境噪声和信号干扰；
12、将去噪后的数据进行标准化处理，通过归一化技术使不同数据维度具有一致的范围和单位，生成标准化的初始距离数据、标准化的声源方向数据和标准化的持握状态数据；
13、将标准化的数据利用特征融合技术进行综合处理，形成综合特征数据，以全面反映环境声学特征和使用者的互动特征。
14、优选的，所述动态声学模型的构建包括以下步骤：
15、基于物理声学特性构建基础声学模型，通过声学方程模拟声波在空间内的传播特性，声学方程为：
16、
17、其中，是拉普拉斯算子，ψ(r，t)表示声压，r为位置矢量，t为时间，c为声速；
18、使用统计分析技术对基础声学模型进行动态修正，以适应环境变化生成校正后的声学模型；
19、结合实时环境反馈数据，通过迭代更新模型参数，进一步调整校正后的声学模型，生成动态声场数据，以反映当前环境的实际声学特性。
20、优选的，所述自适应结构优化算法选择校准策略包括以下步骤：
21、对动态声场数据进行声场结构分析，通过模式识别技术识别环境中的声学模式和变化趋势；
22、根据识别的声学模式和变化趋势，选择适应当前环境的校准策略，包括：调整麦克风的拾音距离和指向性，以生成实时校准数据。
23、优选的，所述非线性优化算法包括以下步骤：
24、通过遗传算法对实时校准数据进行初步优化，模拟自然选择过程以筛选最优参数组合，生成初始优化参数数据，其中适应度函数f(x)用于评估每个个体x的优劣；
25、使用模拟退火算法在多种可能的参数组合中搜索全局最优解，通过控制退火过程避免陷入局部极值，温度调节函数为：
26、t(t)＝t0×αt
27、其中，t(t)为当前温度，t0为初始温度，α为降温系数，t为迭代次数；
28、应用深度强化学习技术对中间优化参数数据进行深度优化，通过智能学习环境响应行为，不断提升优化参数的适应性，策略θ的奖励函数为：
29、r(s，a)
30、其中，r(s，a)为在状态s下采取动作a的奖励值；
31、生成最终优化参数数据。
32、优选的，所述综合校准决策数据的生成包括以下步骤：
33、通过混合逻辑回归分析最终优化参数数据与动态声场数据之间的相关性，生成逻辑校准建议数据，该数据用于预测和评估校准策略的有效性；
34、将逻辑校准建议数据与动态声场数据结合，通过模糊推理系统对不确定因素进行分析和推理，生成模糊校准建议数据，该数据用于应对动态环境中的不确定性和变化；
35、结合逻辑校准建议数据和模糊校准建议数据，通过交互计算生成综合校准决策数据，以优化麦克风配置，实现拾音距离校准。
36、一种用于话筒拾音器拾音距离智能校准的装置，包括：
37、数据采集模块，用于利用红外传感器、阵列麦克风和压力传感器进行数据采集，生成初始距离数据、声源方向数据和持握状态数据，并对采集的数据进行去噪和标准化处理，以得到综合特征数据；
38、动态建模模块，用于使用基于物理和统计方法结合的混合建模算法，以综合特征数据为基础，构建动态声学模型，生成动态声场数据；
39、校准策略模块，用于通过自适应结构优化算法分析动态声场数据，选择并执行校准策略，以生成实时校准数据；
40、优化模块，用于基于实时校准数据和动态声场数据，依据特定的优化条件，应用结合遗传算法、模拟退火和深度强化学习的非线性优化算法进行多模式优化，生成最终优化参数数据；
41、决策模块，用于利用混合逻辑回归和模糊推理系统对最终优化参数数据进行分析，生成综合校准决策数据，以调整麦克风配置，实现最终拾音距离校准。
42、一种电子设备，包括：
43、至少一个处理器；
44、存储器，存储有计算机可读指令，当所述指令被处理器执行时，使处理器执行所述话筒拾音器拾音距离智能校准方法。
45、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，当所述指令被计算设备执行时，使计算设备执行任一所述话筒拾音器拾音距离智能校准方法。
46、相比于现有技术，本发明的优点及有益效果在于：
47、本发明通过结合多种传感器技术，实现了拾音距离的精准智能校准，利用红外传感器、阵列麦克风和压力传感器采集初始距离数据、声源方向数据和持握状态数据，形成综合特征数据；
48、本发明通过基于物理和统计方法结合的混合建模算法，构建动态声学模型，生成实时的动态声场数据；
49、本发明应用遗传算法、模拟退火和深度强化学习等非线性优化算法，生成最终优化参数，实现对麦克风配置的自动调整，从而优化拾音距离；
50、本发明流程不仅有效解决了现有技术在噪声处理和实时响应上的缺陷，还大幅提高了拾音的精确性和稳定性。
1.话筒拾音器拾音距离智能校准方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述话筒拾音器拾音距离智能校准方法，其特征在于，所述数据采集步骤包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述话筒拾音器拾音距离智能校准方法，其特征在于，所述综合特征数据的生成包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述话筒拾音器拾音距离智能校准方法，其特征在于，所述动态声学模型的构建包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述话筒拾音器拾音距离智能校准方法，其特征在于，所述自适应结构优化算法选择校准策略包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述话筒拾音器拾音距离智能校准方法，其特征在于，所述非线性优化算法包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述话筒拾音器拾音距离智能校准方法，其特征在于，所述综合校准决策数据的生成包括以下步骤：
8.一种用于话筒拾音器拾音距离智能校准的装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，当所述指令被计算设备执行时，使计算设备执行如权利要求1-7任一所述话筒拾音器拾音距离智能校准方法。
